生成AIパスポート 用語解説
弱いAI（ANI）／強いAI（AGI）とは
特定の課題に特化したAIが弱いAI（ANI）、人間のように幅広い課題へ汎用的に対応できるとされるのが強いAI（AGI）。
まず押さえる結論
弱いAI（ANI）／強いAI（AGI）は、生成AIパスポートの「第1章 AI（人工知能）」で確認しておきたい用語です。 定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
- 教師あり学習・教師なし学習・強化学習の取り違え。クラスタリングや次元削減は「教師なし」、分類や回帰は「教師あり」、報酬を手がかりに学ぶのが「強化学習」。
- 弱いAI（ANI）と強いAI（AGI）の混同。特定の課題に特化するのが弱いAI、人間のように幅広い課題へ汎用的に対応できるとされるのが強いAI。
- AIブームと中心技術の対応ずれ。第一次＝探索・推論、第二次＝エキスパートシステム、第三次＝ディープラーニングとビッグデータ。
関連する確認問題
第1章 AI（人工知能） / AIに知能をもたらす仕組み
正解ラベルのないデータから、データ自体に潜むパターンや構造を見つけ出す機械学習の手法はどれか。
ラベル（正解）が与えられないデータからパターンや構造を見つける学習を「教師なし学習」といい、その代表例がクラスタリングや次元削減である。教師あり学習は正解ラベルを使う学習、強化学習は報酬を手がかりに行動を最適化する枠組み、転移学習はある領域で学習した知識を別の領域に活かす手法で、いずれも教師なし学習ではない。
第1章 AI（人工知能） / シンギュラリティ（技術的特異点）
シンギュラリティ（技術的特異点）に関する説明として最も適切なものはどれか。
シンギュラリティはAIが人間の知能を超え、社会に不可逆的な変化をもたらすとされる概念。レイ・カーツワイルは2045年問題としてその到来を予測した。選択肢4の「AIの冬」はAIブームが停滞した時期を指す別概念。
第1章 AI（人工知能） / AI（人工知能）の定義
「AI（人工知能）」という言葉が初めて使われたとされる会議はどれか。
「AI（人工知能）」という言葉は、ダートマス会議で初めて使われたとされる。第一次AIブームはその後に訪れた時期、エキスパートシステムは第二次AIブームで中心となった仕組み、シンギュラリティはAIが人間の知能を超えるとされる概念で、いずれも会議の名称ではない。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 弱いAI（ANI）／強いAI（AGI）を一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、弱いAI（ANI）／強いAI（AGI）に関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる